基于熵最小算法的代谢产物GC-MS重叠色谱峰辨识

摘要：

代谢物的定性定量分析,是进一步探讨不同生理病理状态下的代谢物差异变化的基础,也是寻找生物标记物及其代谢通路的前提条件.但目前在对代谢产物GC-MS数据的分析中,重叠峰的解析却成为其分析的难题,重叠峰的存在使得色谱图无法直接进行定性和定量分析.对于重叠色谱峰,采用一般的色谱分析处理方法,大都耗时耗力,而随着计算技术的发展,各种新的方法不断被应用到代谢产物重叠峰的处理中.本文采用熵最小算法,对丙酮丁醇梭菌胞内代谢产物经硅烷化衍生后的GC-MS数据进行分析,对其中的几组重叠色谱峰进行重建分析,得到其所包含的纯组分,并对各组分分别进行定性和定量分析.结果表明,针对代谢产物复杂体系中的重叠色谱峰,采用熵最小方法能够比较全面的得到重叠信号中的各个组分的信息,并能成功地对其进行定性定量处理.

关键词：代谢产物、重叠峰、熵最小算法、定性分析、定量分析

所属期刊栏目：33

分类号：TQ015.9;O6-39(一般性问题)

资助基金：广西科技合作与交流计划资助项目桂科合1347004-1

在线出版日期：2016-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：587-592